Hygiejne og politik – politik og hygiejne, 6. februar 2014 Spor 8 – Kan hygiejne indbygges og forudses Hygiejne og prædiktiv mikrobiologi Kan effekten af fødevarehygiejne forudsiges? Paw Dalgaard Afd. for Fødevareindustriel Forskning (FF) Danmarks Tekniske Universitet [email protected] www.staff.dtu.dk/pada 1/28 Hygiejne og prædiktiv mikrobiologi Kan effekten af fødevarehygiejne forudsiges? • Prædiktiv mikrobiologi og fødevarekæder • Overførsel af mikroorganismer • Kvantitativ mikrobiologisk risikovurdering (QMRA) • Konklusioner og perspektiver DTU Fødevareinstituttet 2/28 Prædiktiv modellering Konc. af bakterier (Log cfu/g) Fordærvelsesbakterier Sygdomsfremkaldende bakterie Holdbarhed mht. lugt og smag Kritisk koncentration af fordærvelsesbakterier Holdbarhed mht. sikkerhed Kritisk koncentration af sygdomsfremkaldende bakterie Lagringstid 3/28 DTU Fødevareinstituttet Case: Production of brined cold-water shrimp Industrially processed samples 9 Aerobic plate count, log (cfu/g) 8 7 6 5 - - - Predicted growth of Lactobacillus sakei 4 3 Manually processed samples 2 1 0 0 10 20 30 40 50 Storage time (days at 7°C) Mejlholm et al. 2008; Mejlholm & Dalgaard, 2013 4/28 Prædiktiv mikrobiologi og fødevarekæder The ICMSF Equation 5/28 DTU Fødevareinstituttet Prædiktiv mikrobiologi og fødevarekæder DTU Fødevareinstituttet Ross (2013) 6/28 Listeria monocytogenes - lovgivning Kommissionens Forordning (EF) Nr. 2073/2005 af 15. november 2005 om mikrobiologiske kriterier for fødevarer – Kapitel 1. Fødevaresikkerhedskriterier Spiseklare fødevarer Grænseværdi Kommentar Til spædbørn og syge Ingen i 10x25 g Understøtter vækst Ingen i 5x25 g - Hos producent Understøtter vækst (Kat. 1.2) 100 cfu/g Understøtter ikke vækst (Kat. 1.3) 100 cfu/g - Det skal dokumenteres at 100 cfu/g ikke overskrives ved holdbarhedsperiodens udløb - Dokumentation - pH ≤ 4,4 el. aw ≤ 0,92 - pH ≤ 5,0 og aw ≤ 0,94 - Holdbarhed < 5 dage 7/28 DTU Food Seafood Spoilage and Safety Predictor Produkt egenskaber Prædiktiv model, Holdharhed/sikkerhed Lagringsbetingelser software Sikker recept/produkt DTU Food http://sssp.dtuaqua.dk 8/28 Vækst af Listeria monocytogenes kan forekomme i kold-røget laks 9/28 Tilsætning af eddikesyre eller diacetat kan forhindre vækst af L. monocytogenes indenfor holdbarheden af koldrøget laks (Produkt 2 = blå streg) Vækst/ikke vækst af L. monocytogenes afhænger altid af den kombinerede effekt af alle produktegenskaber og lagringsbetingelser 10/28 - 2°C i 7 dage - 5°C i 7 dage - 10°C i 7 dage - 12°C i 7 dage 11/28 Forudsigelse af vækst i fiskeprodukter Software kan forudsige vækstgrænsen for Listeria monocytogenes samt den afstand/sikkerhedsmargin der er fra vækstgrænsen til et givet produkts sammensætning ψ ψ ψ ψ ψ ψ = = 0. 7 = 1.0 = = No-growth = 2.0 1. 5 MIC benzoic acid % Water phase sorbic acid MIC sorbic acid 1.2 5 5 0.5 Growth % Water phase benzoic acid DTU Food Mejlholm & Dalgaard (2009) 12/28 http://www.foedevarestyrelsen.dk/Nyheder/Nyheder/Arkiv_2013/Sider/Nye‐redskaber‐til‐ virksomhedernes‐kontrol‐af‐Listeria.aspx 13/28 Hygiejne og prædiktiv mikrobiologi Kan effekten af fødevarehygiejne forudsiges? • Prædiktiv mikrobiologi og fødevarekæder • Overførsel af mikroorganismer • Kvantitativ mikrobiologisk risikovurdering (QMRA) • Konklusioner og perspektiver DTU Fødevareinstituttet 14/28 Cross contamination: transfer factors CROSS CONTAMINATION FACTORS Intrisic factors Recipient surface -Exopolysaccharide -Biofilm -Clustering -Extracelular structure Environmental factors -Pressure -Humidity -Roughness -Contact time Donor surface Bacterial adherence Grupo 15/28 HIBRO Departamento de Bromatología y Tecnología de los Alimentos. Universidad de Córdoba Cross contamination: transfer factors Humidity Adherence Pressure Proximity Contact time Binding Transfer rate Transfer rate Transfer rate Grupo 16/28 HIBRO Departamento de Bromatología y Tecnología de los Alimentos. Universidad de Córdoba 1 2 3 4 DTU Fødevareinstituttet DTU Fødevareinstituttet Int. J. Food Microbiol. 157 (2012) 267-277 17/28 J. Appl. Microbiol. 112 (2012) 112, 90-98 18/28 DTU Fødevareinstituttet J. Appl. Microbiol. 112 (2012) 90-98 19/28 Hygiejne og prædiktiv mikrobiologi Kan effekten af fødevarehygiejne forudsiges? • Prædiktiv mikrobiologi og fødevarekæder • Overførsel af mikroorganismer • Kvantitativ mikrobiologisk risikovurdering (QMRA) • Konklusioner og perspektiver DTU Fødevareinstituttet 20/28 Quantitative microbiological risk assessment(QMRA) Hazard Exposure charaxrerization assessment Prevalence and conc. of pathogen Product characteristics Storage time (shelf‐life) Storage conditions Predictive microbiology models (Deterministic and stochastic) Output: Predicted concentrations / distributions in food at the time of consumption Consumption patterns and dose‐response models Output: Cases per year FAO/WHO (2004) 21/28 Kvantitativ mikrobiologisk risiko vurdering Pérez-Rodriguez et al. (2006) 22/28 DTU Fødevareinstituttet DTU Fødevareinstituttet Pérez-Rodriguez et al (2006) Risk Analysis 34 (2014) 56-74 23/28 24/28 DTU Fødevareinstituttet Risk Analysis 34 (2014) 56-74 25/28 Hygiejne og prædiktiv mikrobiologi Kan effekten af fødevarehygiejne forudsiges? • Prædiktiv mikrobiologi og fødevarekæder • Overførsel af mikroorganismer • Kvantitativ mikrobiologisk risikovurdering (QMRA) • Konklusioner og perspektiver DTU Fødevareinstituttet 26/28 Konklusioner og perspektiver 1. Vækst og overlevelse af mikroorganismer i fødevarer kan idag forudsiges for mange typer af produkter 2. Prædiktive mikrobiologiske modeller anvendes i stigende grad ved til: - Produktudvikling - Risikovurdering - Dokumentation af fødevareiskkerhed 3. Hygiejne, kryds- og re-kontaminering er inkluderet i flere prædiktive modeller for fødevarekæder: - Forudsigelser er forbundet med betydelig usikkerhed - Behov for yderligere data/validering samt forskning indenfor modellering og forudsigelse 27/28 DTU Food http://www.food.dtu.dk/nyheder/arrangementer DTU Fødevareinstituttet 28/28